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AIR056|学术界与工业界大牛眼中的机器人关键技术和趋势

 


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本文摘要:人工智能与机器人早已谈论得无法再行繁华,让外人有如雾里看花。

人工智能与机器人早已谈论得无法再行繁华,让外人有如雾里看花。那么,对于机器人应用于和发展这样更加实际的问题上,学术界权威与产业界大牛又有怎样的观点呢?CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会机器人与无人机专场首场圆桌论坛回应展开了探究。主持人《电脑报》创世纪人及前社长,曾任天极网董事长的陈宗周先生,美国南佛罗里达大学计算机科学与工程学院教授、斯坦福大学采访教授孙宇,思岚科技陈士凯,MIT机器人实验室主任、IEEE、AAAI Fellow、美国国家工程院院士Daniela Rus参予了辩论。机器人未来生活构建的关键:低成本和小脑研究主持人:再行请求陈士凯先生给我们谈一下三个关键词,一个是未来,一个是生活,还有由你来讲你所理解的东西。

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陈士凯:我告诉今天这个圆桌不会的主题是机器人未来生活,那么这三个关键词放到主题里面是十分熟悉的。因为大家在飨宴未来人类生活的时候,都会缺乏机器人的角色。只不过为什么不会正式成立思岚科技这样一家公司?我们开始飨宴未来人类生活时就设想:我们怎么让机器人在人类生活当中,一方面分担自己的工作,另外一方面需要和人类十分融洽地生活在一起?关于未来和生活,我们期望在生活中繁复的事情,比如家务活,老人和小孩的照料工作,网购时的发送租车等事情都可以通过机器人来拜托解决问题,让人们有更加多时间享用生活,让生活显得更为精彩和便利。

在这个过程中,只不过我们想象当中的未来可能会比较很远,甚至有可能是遥不可及的,但是我们期望把未来从人们遥想的很多年以后再次发生的事最后变为明天就能再次发生,所以未来的生活,必须通过学术界、产业界现有技术的革新来解决问题现在这个时间点我们对于未来机器人在生活中扮演着更加多角色的还不存在的问题。教授也讲解十分多机器人前沿的领域展览,比如柔性机器人与协作。当然,在产业界当中还有十分多必须解决问题的问题,思岚科技的机器人解决问题的事自助行动或者自律定位导航等问题。

因为我们告诉机器人的主要的区别是要有自律匹敌的能力,与人类有所不同,机器人并不与生俱来就不具备这样的能力。说到底是必须学术界和产业界联合构建这个功能。目前服务机器人行业还正处于比较较为早期的茁壮阶段,必须有对应的成长期。机器人要构建自律导航系统也是十分最重要的,但成本是目前仅次于的障碍,比如很多现在的第三方激光雷达。

这样的环境有利于我们把先进设备的技术放到产业界,进而将其推上消费市场当中。这就影响到家用机器人的发展进程,所以我们的目标是要将其从原本上万元人民币的价格区间,通过自律研发构成新的技术减少至合适前进千家万户,资源共享未来生活的水准。另一方面,机器人有对应的眼睛、大脑,还有十分最重要的小脑的部分。

人类涉及的运动调节是由小脑展开,对于机器人来说,不仅必须有十分聪慧的大脑来与人展开交流,或者与环境展开交互,也必需自律不道德、自助行动的小脑加以辅助。还包括谷歌无人驾驶都是这样的道理,小脑研发也是思岚正式成立以来大大探寻的领域。

因为有激光雷达以后,我们一方面将其作为标准化的模块化,并且制订出有一些有利于外界去拓展用于的模块,让机器人有了眼睛以后行动更为自律。这样我们幻想中的美好未来就仍然显得那么遥不可及,这是我们希望的方向。前沿的人工智能实验室如何“做生产”?主持人:谢谢陈士凯先生。

接下来本想要请求孙宇先生讲解他的工作,但他待不会还不会和大家共享。那么他想要跟两位嘉宾托一个问题。

孙宇:我再行给Daniela Rus托一个问题。MIT实验室有许多天才、人才,您是实验室的负责人,其中很多都是跨学科的工程师、研究者,您如何让他们合作做到一个项目呢?DanielaRus:只不过,我们没什么灵丹妙药,显然我们实验室有充满热情而且才华横溢的人,这对于的组织来说很最重要,任何一个顺利的的组织都必需有人才。

首先,时间是受限的,我们如何让时间需要被充分利用呢?我们实验室规模大约1000多人,还包括150个学院,老师们期望提升计算力,提升对大数据的处置和挖出能力。同时也有一些人会讨厌互联网游戏,有些人想要做到机器人……每一个人都有自己的理想和想做的事情,但是在我们的实验室当中,跨学科的团队显然必须让他们去合作。我们怎么做呢?我们通过有所不同的项目和倡议,这些项目还包括学界和产业界的合作,比如说大数据,还有网络安全。

我们期望学界的人才主动参予到产业界中,希望研究员们希望将自己的研究成果需要落地。计算机视觉技术哪个靠谱?主持人:谢谢Daniela Rus。那么孙宇教授,你第二个问题是回答陈先生的?孙宇:你们做到的激光雷达,当然十分好,但现在有两种(激光雷达),你为什么自由选择这个?陈士凯:只不过这个问题也是目前在工业界里探究十分多的问题。那回应我们主要考虑到几个方面:一是当前这个阶段,特别是在是在这一两年,学术界对于camera或者视觉的研究于是以突飞猛进,但是在工业界则遇上十分多问题。

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首先,该技术对运算的拒绝十分低。第二方面是,机器人普及成本。现在学术界较为高级的功能仍有很多障碍。

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此外场景的变化等也是相当大的挑战。人类眼睛的感官度或者灵敏度低于我们的工艺,camera有可能是一种趋势,但是在工业中不但要汲取先进设备的技术,而且要更为脚踏实地去仔细观察这两年最成熟期的技术。工业界讲究实用化,激光在学术界的研究历史早已很长,目前于是以学术界早已是十分成熟期的技术,但在工业界仍有很多艰难。

总的来说,从我们要做到产品的角度抵达,激光是十分可信的技术,因为成本解决问题了。事实上,我们指出,融合才是未来的方向,融合激光、视觉等其他技术,分解融合的解决方案。机器人生产的成本有什么进展?主持人:因为机器人转入生活的问题中,不可逾越的关口是成本问题,我想要求教孙宇教授,现在手、眼、还有整个部分,它们在成本方面有什么进展?孙宇:这是十分好的一个问题。机器人是在学术界开始的,在学术界当中我们可以不计成本,但中实际中,哪怕你的确想做到家务,你也不不愿花上几百万卖个机器人。

所以在最近十几年,除了工业界,学术界也开始思维成本问题,我们期望把机器人实实在在地推上千万家庭。在这方面,我们的确做到了很多事情:一是修改机器人的结构,另外是尝试如何去减少电机的成本。

Microsoft的成本100美元,所以眼这个问题很好的解决问题了。从机器人设计角度、视觉角度各个方面谈,都是朝着这些方面希望。原创文章,予以许可禁令刊登。

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